亚太和非洲语言市场消费者设备全球语音-AI公司语音建设认可

这是Lifewood数据技术在多语种语音+LLM中的一项案例研究,这是为全球语音-AI公司在亚太地区和全中国非洲语言市场建立消费者设备语音识别服务而进行的一项参与。 14,000 发言时数 11 语文和 8 国家,切换字数错误率 92%

以15种语言工作的语音助理 在所有需要成长的地方都失败了

客户端的语音助理在15种主要语言上工作良好,但在新兴市场却失败了,数亿潜在用户在数字语音数据最少的情况下会说语言,目标语言不存在现成语音数据集,客户端无法在道德上大规模刮掉语音数据. 需要在整个地理领域进行收集工作,因为客户没有业务足迹。 造成这种收集工作的制约因素是代表性问题。 发言者必须跨越不同的年龄、性别、口音和录音环境,因此,完成的语音AI将服务于全体人口,而不是城市子集。 在一个地方,一个方便收集的数据集复制了该地的人口统计,而不管其增长多大——这正是失败模式的众包平台产生的,因为它们向城市、受过教育的高资源语言人口摇摆不定,系统地忽略了方言和记录了变化。

在8个国家开展外勤业务,在社区内而不是在网上征聘

Lifewood 已启动外地业务 8 非洲和东南亚国家,招募 6,200+ 捐助者在道德上得到补偿,其报酬高于当地公平工资基准,并有完全的知情同意文件,收集内容包括脚本提示、自发对话以及商业、导航和媒体中针对具体领域的命令,这些命令适合客户的助理使用案例。 1社区内部征聘:通过实地行动从语言界本身征聘贡献者,而不是从众包平台征聘贡献者,这正是使真正的方言、登记和口音覆盖成为可能的原因。 2发言人小组在年龄、性别、口音和记录环境等方面保持平衡,将其作为征聘规定,而不是作为事后过滤器。 3环境多样性取样:记录条件有意识地各不相同,所以模型学会演讲,而不是录音室。 4质量控制包括:语音记录、讲演者人口平衡和环境噪音多样性取样,根据《规则》第5条,在“环境”下,对“环境”进行“环境”和“环境”的“环境”的“环境”的“影响”进行“影响”的“影响”。 Lifewood的,因为 95%+ 准确度 SLA 和双层人 的"落地"审查。 Lifewood方案背后的语言覆盖范围 50+ 语言达到超过 90% 包括全球人口,包括非洲各地的斯瓦希里、沃洛夫、豪萨、阿姆哈拉、提格里尼亚、约鲁巴、祖鲁、肖纳、林加拉和索马里,以及东南亚和太平洋各地的塔加洛格、宿务、伊洛卡诺、瓦雷、高棉、托克皮辛、德顿、斐济和萨摩亚。

字差率下降92%,9个月内运送11种新市场语言

方案已交付 14,000 发言时数 11 来自 6,200+ 独有的演讲者 8 。在客户端,目标语言的字数错误率下降 92% 对照方案前基线, 11 新的市场语言在方案启动后9个月内在助理人员中投入使用,而工作基础为: 15 订婚前主要语言。

相关 Lifewood 服务

• 低资源语音数据收集
• 多语种培训数据收集
• 企业 LLM 培训数据